Te presentamos una guía general y pasos orientadores que puedes realizar para comenzar a aplicar la Ciencia Abierta en tus procesos de investigación. No es necesario que los realices todos, solo con hacer algunos de ellos ya estarás comenzando el camino para adoptar los principios de este movimiento.
Existen numerosas herramientas de código abierto que pueden ser utilizadas en diversos procesos de investigación en una amplia gama de disciplinas. Algunas de las herramientas más populares incluyen: |
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R y RStudio: Es un lenguaje de programación y un entorno de software ampliamente utilizado en estadísticas y análisis de datos. RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R que facilita la escritura y ejecución de código. | Python: Es un lenguaje de programación versátil que se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo análisis de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y más. Hay numerosas bibliotecas de Python diseñadas específicamente para la investigación científica, como NumPy, Pandas, Matplotlib y SciPy. |
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Jupyter Notebook: Aplicación web de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Es ampliamente utilizado en la ciencia de datos y la investigación computacional. | Git: Un sistema de control de versiones distribuido que permite el seguimiento de cambios en el código fuente durante el desarrollo de software. |
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GitHub: Plataforma en línea que utiliza Git para alojar y compartir proyectos de código abierto. | LaTeX: Sistema de composición de texto de alta calidad, especialmente adecuado para la redacción de documentos científicos y técnicos que contienen fórmulas matemáticas y notación compleja. |
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OpenCV: Una biblioteca de visión por computadora de código abierto que contiene numerosas herramientas y algoritmos para procesar imágenes y videos. | Blender: Software de modelado, animación y renderización 3D de código abierto que se utiliza en una variedad de campos, incluyendo la visualización científica y la creación de gráficos por computadora. |
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GNU Octave: Un lenguaje de programación y un entorno para cálculos numéricos similares a MATLAB. Es útil para la resolución de problemas matemáticos y de ingeniería. |
Si bien las plataformas de publicación de acceso abierto más utilizadas varían según el campo académico y las preferencias de los autores y editores, acá te presentamos algunas de las plataformas más conocidas y utilizadas que pueden ser de utilidad: |
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PubMed Central (PMC): Archivo gratuito de artículos científicos en el campo de la biomedicina y ciencias de la vida. Es muy utilizado en el ámbito de la investigación médica y biológica. | arXiv: Un repositorio de preprints de investigación en física, matemáticas, ciencias de la computación y otras disciplinas relacionadas. |
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BioMed Central (BMC): Editorial de acceso abierto que publica una variedad de revistas en el campo de la biomedicina y ciencias de la vida. | SciELO (Scientific Electronic Library Online): Una biblioteca electrónica que proporciona acceso abierto a una colección seleccionada de revistas científicas de América Latina, España, Portugal y Sudáfrica. |
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PLOS (Public Library of Science): Es una editorial de acceso abierto que publica una variedad de revistas revisadas por pares en diferentes disciplinas científicas. | DOAJ (Directory of Open Access Journals): Es un directorio en línea que indexa y proporciona acceso a revistas académicas de acceso abierto en diversas disciplinas. |
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Frontiers: Es una editorial de acceso abierto que publica revistas en una amplia gama de disciplinas científicas y académicas. |